隆德大學用 AI 模擬進化：虛擬生物從零長出三種真實眼睛

如果把一群完全失明的程式碼生物扔進虛擬世界，只讓它們自己找吃的、躲障礙，它們能自己發明眼睛嗎？

瑞典隆德大學的一群研究人員就做了這麼一個實驗。他們用 AI 模擬自然演化，在計算機裡搭建了一個極其簡化的虛擬世界，然後放進去一批沒有任何視覺程式碼的虛擬動物。

一開始，這些虛擬小動物什麼也看不見，只能在程式碼世界裡亂撞。研究人員沒有教它們什麼是光，更沒有告訴它們怎麼做視網膜，只給了一套生存規則：找食物、避開障礙物、學會導航。

沒寫一行視覺程式碼，眼睛自己長出來了

就像真實的自然演化一樣，每一代虛擬動物都會出現細微變異。適應得好的個體留下後代，適應不良的被淘汰，只是整個過程在計算機裡被大幅加速了。

神奇的變化一代代發生。最開始，這些生物只是對光線有了簡單反應；隨後，感光結構變得越來越精細，並且連線到了能夠解析畫面的原始大腦，最終演化出了可以清晰辨認物體的完整視覺。

更讓研究人員驚訝的是演化出來的形態。自然界中已知的眼睛主要就三類：分散感光細胞、像人類一樣的相機型眼球，以及昆蟲那樣的複眼。在這套極其簡化的 AI 模擬中，這三種眼睛結構竟然全部自然湧現了出來。

負責這項研究的隆德大學感官與演化生物學教授 Dan-Eric Nilsson 感慨，演化彷彿認出了自己的老路，哪怕在完全由程式碼構成的數字世界裡，它依然沿著現實中的軌跡重新走了一遍。

為什麼重要

這項實驗對普通使用者和開發者的直接影響，看起來不是明天就能下個新軟體，但它的思路完全可以啟發機器人和具身智慧的開發者。

以前我們給機器人做視覺，思路通常是自上而下的：工程師買來現成的感測器，寫好驅動，再調影像識別演算法。但這種人類設計出來的結構，在極端或未知環境裡往往脆弱。如果我們讓具身智慧體在模擬環境裡為了完成任務自主演化感知系統，它們很可能會長出人類工程師完全沒想過、卻更適應特定環境的感官搭配。

對科學界來說，這也是第一次用 AI 完整復現了複雜感官從零誕生的過程。生物學家過去研究演化只能靠化石和現存物種做推斷，很多關鍵的中間過渡形態根本沒有化石記錄。現在把演化搬進計算機，等於按下了演化歷史的倒帶和快進鍵，甚至可以用它來推演大自然還沒來得及走出的演化分支。

在我們看來，這項研究最聰明的地方，是它沒有落入當前大模型靠大力出奇跡堆資料的窠臼，而是把 AI 當成了一個演化沙盒。隱患或者說侷限在於，目前的虛擬環境依然極其簡化，真實世界的物理法則、材質互動和能耗約束要複雜得多。這種模擬演化出來的結構能不能直接搬到物理硬體上，目前還是個問號。